Is road safety effective in promoting eco-driving? An experiment on how benefit framing affects eco-driving intentions among Montreal drivers
Notice bibliographique
Résumé
In Quebec, Canada, the transportation sector is a major contributor to greenhouse gas emissions. Given the widespread use of personal cars, raising awareness about eco-driving—a set of fuel-saving behaviours—can help encourage the adoption of lower-carbon practices. Framing eco-driving in terms of its economic and environmental benefits is a promising communication technique to promote this practice, although evidence of its effectiveness remains mixed. Furthermore, while certain eco-driving behaviours contribute to road safety, the use of safety framing—particularly when presented as a community benefit—had yet to be empirically tested as an a priori strategy for promoting eco-driving. To fill this gap, we examined how three distinct goal frames—economic (egoistic-gain), environmental (biospheric-moral), and road safety (altruistic-moral)—influence intentions to adopt four eco-driving behaviours: avoiding hard braking and acceleration, removing bulky external objects, avoiding very high speeds, and choosing the shortest route. We conducted an online experimental survey with drivers ( N = 620) from Montreal, Canada. Participants were equally divided into four groups and asked to indicate their intention to adopt the targeted eco-driving behaviours. Before rating their intention, the three experimental groups were presented with eco-driving advice framed in terms of environmental, economic, or road safety benefits, while the control group received no advice. Compared to the control condition, the road safety frame was the only one to generate significantly stronger intentions to adopt eco-driving. This effect was consistent across all four behaviours tested. Our findings highlight the importance of focusing on community benefits when promoting pro-environmental behaviours.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».